这道题里面何老师说，Yt=b0+b1*Yt-1+et这个first differencing新的回归方程里面，b0 and b1通过t-test检验出是等于0的，那么Yt=error term,再返回去验证这个Yt的差分时间序列数据是否是stationary，是因为这个回归方程符合前提假设，所以E（e）＝0，方差也是恒定的，
我有疑问：是不是说，只要做出了这个regression，那么就推出它是符合之前在simple regression章节里面jiang讲的几个前提假设，但是之前讲到的是在验证了b1不等于1的情况下啊，现在b1都等于0了，还能说这个新的差分后的时间序列数据做的回归方程还成立？那再用这些符合假设的性质去证明其本身符合stationary的性质，不就是一个loop，自己证明自己吗？
还有一点要确认的是，AR Model也是在做一/多元线性回归，所以他首先是符合第一章simple/multiple regression里面的几大假设了，再还要满足这里面介绍的三大假设（covariance-stationary,no autocorrelation,no conditional heteroskedasticity)?
我有点绕晕了，请大神解释，thanks.
